본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.
공간 데이터를 표현하는 색인 구조에 관하여 여러 연구가 진행되어 왔다. 그 중 R-트리 계열의 트리들은 최소 겹침과 최소 영역 증가를 기준으로 최소한계영역(Minimum Bounding Rectangle)을 생성하여 공간을 할당한다. 그러나 R-트리 기반의 트리들은 데이터 분포가 균등한 경우에서는 공간 할당이 적합하게 이루어지는 데 반하여 데이터 분포가 어느 특정 영역에 밀집되어 있는 도메인의 경우에는 공간영역을 비효율적으로 할당하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불균등하고 비대칭적인 데이터 분포에 적합한 트리 구조를 제안하였다. 제안된 트리 구조는 R*-트리를 기반으로 하였으며, 불균등하고 비대칭적인 데이터의 특징을 반영하여 단말 노드 구조를 설계하고 밀집영역에 대한 클러스터링을 반영하도록 삽입 및 삭제 루틴을 변형하였다.
제주도는 우리나라 화산동굴의 보고이다. 전 세계적으로도 그 유례가 없을 정도로 많은 밀집된 분포를 이루고 있기도 하다. 특히 동굴내에 배태하고 있는 갖가지 화산동굴의 지형지물들의 규모, 분포량, 상등에 있어서 세계적으로 희귀하고 또한 대규모적인것들이 많이 분포하고 있어 그 학술적가치를 높게 평가 받고 있는 현실이다.(중략)
전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도를 변환하여 편집되며 그리드 형식의 격자형 체계로 간행된다. 이에 따라 전자해도의 수심정보 밀집도가 일관적이지 못해, 정보 분포에 관한 개선이 요구되어 왔다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 기법과 ISODATA 기법을 검토 하여, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 전자해도 수심 밀집도 개선기법은 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 설계 및 개발하였으며, 개발결과에 조건식에 따른 변수 설정을 달리하여 수심 밀집도 개선 및 변경 결과를 확인하였다.
광역상수관, 가스관 등과 같은 금속성의 지중 매설물은 전력유도 현상에 대한 차폐 효과를 갖게 된다. 일반적으로 인구와 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서는 금속성의 지중 매설물이 많이 분포하게 되어 동일한 유도원에 의한 전력 유도 현상에 대하여 더 높은 차폐 효과를 기대할 수가 있으며 이를 도시 차폐 계수라 한다. 이러한 도시 차폐 계수의 효과를 실증하기 위하여 고속 전철이 경과하는 도시 환경과 시골 환경으로 분류 가능한 개소를 각각 30개소씩 선정하여 고속 전철 선로와 병행하는 1km의 통신선을 임의 포설하고 전력 유도 종전압을 측정하였으며 이 측정 결과를 분석하여 도시 차폐 계수치를 도출하였다. 하지만 이렇게 도출된 도시 차폐 계수를 일반적인 도시와 시골 환경을 갖는 지역에 일괄적으로 적용하기에는 정확한 도시와 시골의 구분 기준의 모호함 등의 문제에 직면하게 된다. 이에 본 논문에서는 도시와 시골의 구분 방법론의 하나로서 해당 지역의 적용 범위 내 분포하는 건물의 밀집도를 이용하는 방안을 소개하고자 한다.
최근 우리나라의 인구 가구구조는 급격히 변화하고 있으며 점차 대도시에서는 1인 가구의 변화양상이 뚜렷해진다. 따라서 본 연구는 부산시 1인가구 분포 특성 및 밀집지역의 패턴을 분석하고자 한다. 이러한 과정에서 무엇보다 ArcGis를 활용하였으며, 분석방법으로서는 군집분석 중 와드(Ward)연결법을 통해 유형별 밀집지역을 분류해보고 이어서 그 지역적 특성을 분석하였다. 분석 결과 다음과 같다; 첫째, 역세권형을 살펴보면 주로 도심지인 서면과 남포동 중심으로 형성되어 있다. 이 유형은 향후 1인가구를 위한 주거계획에서 중요시되어야 하는 지역이라고 판단된다. 둘째, 지구중심지형을 살펴보면 주로 지하철역과 인접하여 있으며 상대적으로 양호한 주거시설과 환경을 갖추고 있다. 셋째, 대학인접지형을 살펴보면 주로 대학생을 비롯하여 젊은 직장인이 원룸 빌라 등에 거주하고 있다. 이 지역은 소규모의 근린생활시설이 분포되어 있으며 월세비율이 높은 것이 특징이다. 넷째, 공장인접지형을 살펴보면 각종 공장이 밀집된 지역으로 내 외국인 근로자들이 많이 거주하고 있으며 역세권과는 거리가 있는 지역이다. 마지막으로 기숙사형을 살펴보면 도심지와는 거리가 있는 지역에 위치하고 있고 쾌적한 자연환경을 자랑하는 곳이다. 주로 가족과 떨어져 있는 학생과 직장인들이 거주하며 생활편익시설의 부족과 교통접근성이 떨어져 불편을 겪고 있는 지역이다.
조선소 밀집지역의 휘발성유기화합물 농도의 공간 및 시간적 분포특성을 측정하였으며 이를 기반으로 지역적 특성을 평가하였다. 모든 시료채취지점에서 측정된 주요 휘발성유기화합물은 조선소 내부의 실내도장시설에서 측정된 물질들과 밀접한 연관성을 가지는 것으로 나타나 조선소 내부에서 이루어지는 도장작업이 주변지역의 휘발성유기화합물의 중요한 배출원임을 보여준다. 휘발성유기화합물의 분포를 결정하는 주된 요인들은 시료채취지점과 선박제조 작업장 사이의 거리와 선박제조 작업의 강도인 것으로 나타났다. 모든 시료채취지점에서 일반적인 도시 대기에서 관찰되는 VOCs 농도의 일반적인 시계열적 변화경향을 압도하는 도장작업의 강도에 따라 매우 넓은 범위의 휘발성유기화합물 농도가 관찰되었다.
균등하게 분포된 많은 입력노드들을 최소비용으로 연결하는 최소신장트리 생성문제에 PTAS를 사용하면 실행시간에 있어서 효과적으로 결과를 얻을 수 있다. 그러나 비 균등 분포의 경우에는 PTAS 적용이 오히려 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 영역에 노드들이 밀집된 경우 해당 영역에만 PTAS를 적용한 부분 PTAS를 제안한다. 이 방법은 50,000개 입력노드들의 90%가 특정 영역에 밀집된 환경에서 기존의 PTAS 방식에 비해서 생성시간은88.49%, 트리길이는 0.86%감소를 보였고, Prim의 Naive 최소신장트리 생성방법에 비해서 생성시간은 87.57% 감소, 트리길이는 1.18% 증가를 보였다. 따라서 본 연구의 제안방법은 많은 노드들이 특정영역에 밀집된 환경에서 이 노드들을 빠른 시간 내에 연결해야 하는 응용 등에 잘 적용될 수 있을 것이다.
무선 센서 망에서 모바일 싱크 그룹에게 데이터를 전송하기 위한 Mobile Geocasting에 관한 연구가 진행되었다. Mobile Geocasting에서, 싱크 그룹의 지역에 싱크들에게 데이터를 전송하기 위해 유니캐스팅과 플러딩의 두 가지 접근 방식이 있다. 에너지 효율성의 관점에서, 유니캐스팅은 분산된 적은 수의 분산된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이고, 반면에 플러딩은 다수의 밀집된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이다. 하지만, 이 두 가지 방식은 모두 너무 극단적으로 보수적인 방법이기 때문에, 그룹 지역 내에 싱크들이 전체적으로는 분산적이지만 부분적으로는 밀집하게 분포된 일반적인 상황들을 지원하기는 어렵다. 그러므로, 본 논문은 일반적인 분포를 가지는 이동 싱크 그룹을 효율적으로 지원하기 위한 유니캐스팅과 플러딩을 통합하는 하이브리드 방안을 제안한다. 제안 방안은 그룹 지역내에 분산된 싱크들을 위해서는 개별적 유니캐스팅과 밀집된 싱크들에게는 부분적 플러딩을 이용한다. 부분적 플러딩 지역을 도출하기 위해, 제안 방안은 하나의 수학적 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안들보다 에너지 소비 관점에서 더 효율적임을 증명한다.
본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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